27. Направление использования искусственного интеллекта

Искусственный интеллект – это наука о концепциях.позволяющих вычислительным машинам делать такие вещи, которые у людей выглядят разумными. Основная задача искусственного интеллекта – сделать вычислительные системы максимально полезными и понять принципы, лежащие в основе интеллекта. Искусственный интеллект применяется в областях: доказательство теорем, игры, распознавание образов, принятие решений, адаптивное программирование – это разбор различных ситуаций, сочинение машинной музыки, обработка данных на естественном языке, обучающие сети (нейросети), вербальное концептуальное обучение.1. Нейронные сетиСовершенствует алгоритмы обучения и классифицируется в масштабах online. Обрабатывает естественные языки, распознает изображения любого типа, речь, сигналы. Работает над созданием модели интеллектуального интерфейса. Может подстраиваться под пользователя. В экономике применяется в сфере финансового прогнозирования, диагностики систем, контроль за деятельностью сетей, раскопка данных и шифрование данных. В последнее время акцент делается на поиск эффективных методов синхронизации работы сетей.2. Эволюционные вычисления (ЭВ)а) затрагивают вопросы самосборки, самоконфигурации системы. Используются достижения из области цифровых автоматов.б) автономный агент в качестве персональных секретарей, управляющий личными счетами, планировщик работ, личный учитель, виртуальный продавец, ассистент, отбирающий нужные данные. Основным направлением развития являются: выработка стандартов и открытых архитектур, разработка интеллектуальных оболочек, языков (сценариев) запроса. И методологий эффективного взаимодействия программ и людей.Различают:1. Нечеткую логику.Применяется в гибридных управляющих системах. Используются в диапазоне не более- не менее и т.д., а также обязательны уточнения.2. Обработка изображений.Состоит из способов представления и анализа изображений, которые не зависят от устройств воспроизводства и оптимизации цветовых представлений.3. Экспертные системы.Привлекаются к системам принятия решений в масштабе online. Позволяют анализировать и моделировать знания, динамически планировать действия.4.Интеллектуальные приложенияСпособны сами находить оптимальные решения комбинаторных проблем.5. Распределенные вычисленияИспользуются в балансировке ресурсов оптимальной загрузке процессора, самоконфигурировании устройств, поиска обновлений для элементов и выявления несоответствий между объектами сетей.6. Операционные системы распределенных вычислений (ОСРВ)Работотехнические устройства, которые организуют процессы самонастройки, планирования, обслуживания операций и использования средств искусственного интеллекта для принятия решений.7. ИнтеллектуальнаяинженерияИспользуется для анализа текстов и понимания их смысла управления требованиями.

28.Математические модели систем ии.

Математи́ческаямоде́ль — это математическое представление реальности.

Математическое моделирование — это опосредованное практическое или теоретическое исследование объекта, при котором непосредственно изучается не сам интересующий нас объект, а некоторая вспомогательная искусственная или естественная система (модель). Все естественные и общественные науки, использующие математический аппарат, по сути занимаются математическим моделированием: заменяют реальный объект его математической моделью и затем изучают последнюю.

ИИ реализуется на базе 4 подходов: логического, эволюционного, имитационного и структурного.

Логический – основа булева алгебра и ее логич операторы (IF). Пример реализации явл деревья решинй и нечеткая логика (функция модет принимать любые знач на [0,1], а не только 0 или 1)

Эволюционное моделирование – унив способ построения прогнозов состояний сис-мы в условиях задания их предыстории.

Имитационный подход – с базовым понятием «черный ящик» (сис-мы, вкот внешнему наблюдателю доступны лишь входные и выходные величины, а структура и внутренние процессы неизвестны).

Структурный – построение систем ИИ путем моделирования структуры чел мозга.